由于全球贸易环境变化的原因，近期全球市场各资产价格波动较大，因此我们想从量化视角出发，探索并构建对贸易不确定性与全球恐慌交易程度的量化监测体系，在本文中我们主要想谈论并解决以下三个问题：
　　问题一：量化如何理解市场定价思路。
　　资产走势常领先于基本面的发展，蕴含市场参与者对当下的判断和未来的预期，我们基于历史宏观真实周期和各类资产收益率搭建逻辑回归预测模型。对于国内市场来说，模型预测结果表明市场从2024年9月底开始定价信用扩张，但自11月逐渐衰减，货币扩张预期重占主导；今年年初信用扩张预期逐步升温，截至4月3日，模型预测结果如下，资产隐含周期概率为货币扩张（44.0%）>信用扩张（15.2%），表明市场当前情绪转向悲观。
　　问题二：量化如何监控全球贸易不确定性？ 
　　资产价格本身会体现对宏观与贸易环境的预期，那么我们如何基于量化的指标，对贸易不确定性进行监控与跟踪？基于文献与海外学者的研究，我们找到了从不同维度监控与跟踪贸易不确定性的三个指数：贸易不确定指数（TPUIndex）、地缘政治风险指数（GPRIndex）与美国经济政策不确定性指数（（ EPUIndex）。当前贸易不确定指数与美国经济政策不确定性指数均显著上行并处于高位，体现了当前贸易环境与经济政策的高度不确定性。
　　问题三：量化如何监控全球市场恐慌程度？ 
　　系统性风险的发生往往伴随着市场恐慌情绪的加剧，投资者信心崩溃下可能纷纷抛售资产，引发价格雪崩式下跌，进一步放大市场波动，带来巨额损失。我们使用以下三个指数分别监控全球市场（（ OFRFSI）、美国市场（（ Citi RAI）、中国市场（中国主权CDS）的不确定性和恐慌情绪。当前风险厌恶指数在快速上行，意味着当前美国市场已有一定程度的恐慌情绪，整体风险偏好较低。
　　风险提示：以上结论均基于历史数据和统计模型的测算，如果未来市场环境发生明显改变，不排除模型失效的可能性。